## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
## 
## Attaching package: 'rvest'
## The following object is masked from 'package:readr':
## 
##     guess_encoding
## 
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout
## ── Attaching packages ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.0 ──
## ✓ tibble  3.0.1     ✓ purrr   0.3.4
## ✓ tidyr   1.0.3     ✓ forcats 0.5.0
## ── Conflicts ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## x plotly::filter()        masks dplyr::filter(), stats::filter()
## x rvest::guess_encoding() masks readr::guess_encoding()
## x dplyr::lag()            masks stats::lag()
## x purrr::pluck()          masks rvest::pluck()
## 
## Attaching package: 'reshape2'
## The following object is masked from 'package:tidyr':
## 
##     smiths

Acceso a los datos de Open Data en La Rioja

La base del acceso se hace en https://actualidad.larioja.org/coronavirus/datos

Evolución

Evolución por días de casos confirmados (PCR), altas y fallecidos

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-452

La estructura html la sacamos copiando el html en local y abriéndolo con notepad++

## {xml_nodeset (8)}
## [1] <li class="col-md-6"><a href="/participacion"><span class="fas fa-lg fa-u ...
## [2] <li class="col-md-6"><a href="/quejas-y-sugerencias"><span class="fas fa- ...
## [3] <li class="col-md-6"><a href="/suscripciones"><span class="fas fa-lg fa-b ...
## [4] <li class="col-md-6"><a href="/contacto"><span class="fas fa-lg fa-envelo ...
## [5] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/direcciones-utiles/ ...
## [6] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/oficina-electronica ...
## [7] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Creador</dt>\n  ...
## [8] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Fecha de public ...

Esto si vale

## [1] "Fecha de publicación:" "Última actualización:" "Ámbito temporal"      
## [4] "Cronología"
## [1] "28/04/2020"                                                                   
## [2] "16/05/2020"                                                                   
## [3] "24/02/2020"                                                                   
## [4] "Fecha de creación: 28/04/2020 Fecha de actualización de los datos: 16/05/2020"
## Parsed with column specification:
## cols(
##   fecha = col_character(),
##   confirmados_PCR = col_double(),
##   altas = col_double(),
##   fallecidos = col_double()
## )
## Warning: 81 parsing failures.
## row col  expected    actual                                                            file
##   1  -- 4 columns 6 columns 'https://ias1.larioja.org/opendata/download?r=Y2Q9NDUyfGNmPTAz'
##   2  -- 4 columns 6 columns 'https://ias1.larioja.org/opendata/download?r=Y2Q9NDUyfGNmPTAz'
##   3  -- 4 columns 6 columns 'https://ias1.larioja.org/opendata/download?r=Y2Q9NDUyfGNmPTAz'
##   4  -- 4 columns 6 columns 'https://ias1.larioja.org/opendata/download?r=Y2Q9NDUyfGNmPTAz'
##   5  -- 4 columns 6 columns 'https://ias1.larioja.org/opendata/download?r=Y2Q9NDUyfGNmPTAz'
## ... ... ......... ......... ...............................................................
## See problems(...) for more details.

Revisar esto

Tienen que coincidir las fechas

Calculamos los acumulados

A la mierda, con un for…

Incorporamos la fecha del dato

##      fecha            confirmados_PCR      altas          fallecidos    
##  Min.   :2020-02-24   Min.   :  0.00   Min.   :  0.00   Min.   : 0.000  
##  1st Qu.:2020-03-15   1st Qu.:  8.00   1st Qu.:  1.00   1st Qu.: 0.000  
##  Median :2020-04-04   Median : 31.00   Median : 34.00   Median : 3.000  
##  Mean   :2020-04-04   Mean   : 49.58   Mean   : 36.14   Mean   : 4.296  
##  3rd Qu.:2020-04-24   3rd Qu.: 67.00   3rd Qu.: 61.00   3rd Qu.: 7.000  
##  Max.   :2020-05-14   Max.   :241.00   Max.   :111.00   Max.   :19.000  
##  acumulado_confirmados acumulado_altas acumulado_fallecidos
##  Min.   :   0          Min.   :   0    Min.   :  0.0       
##  1st Qu.: 312          1st Qu.:   4    1st Qu.:  4.0       
##  Median :2592          Median : 904    Median :134.0       
##  Mean   :2159          Mean   :1067    Mean   :156.8       
##  3rd Qu.:3821          3rd Qu.:1999    3rd Qu.:311.0       
##  Max.   :4016          Max.   :2927    Max.   :348.0       
##  fecha_publicacion_evolucion ultima_actualizacion_evolucion
##  Min.   :2020-04-28          Min.   :2020-05-16            
##  1st Qu.:2020-04-28          1st Qu.:2020-05-16            
##  Median :2020-04-28          Median :2020-05-16            
##  Mean   :2020-04-28          Mean   :2020-05-16            
##  3rd Qu.:2020-04-28          3rd Qu.:2020-05-16            
##  Max.   :2020-04-28          Max.   :2020-05-16            
##  ambito_temporal_evolucion
##  Min.   :2020-02-24       
##  1st Qu.:2020-02-24       
##  Median :2020-02-24       
##  Mean   :2020-02-24       
##  3rd Qu.:2020-02-24       
##  Max.   :2020-02-24

Guardamos

Situación de los hospitales de La Rioja

Número de hospitalizados en planta y UCI, por hospitales, a fecha actual

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-461

## {xml_nodeset (8)}
## [1] <li class="col-md-6"><a href="/participacion"><span class="fas fa-lg fa-u ...
## [2] <li class="col-md-6"><a href="/quejas-y-sugerencias"><span class="fas fa- ...
## [3] <li class="col-md-6"><a href="/suscripciones"><span class="fas fa-lg fa-b ...
## [4] <li class="col-md-6"><a href="/contacto"><span class="fas fa-lg fa-envelo ...
## [5] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/direcciones-utiles/ ...
## [6] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/oficina-electronica ...
## [7] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Creador</dt>\n  ...
## [8] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Fecha de public ...
## [1] "Fecha de publicación:" "Última actualización:" "Ámbito temporal"      
## [4] "Cronología"
## [1] "28/04/2020"                                                                   
## [2] "16/05/2020"                                                                   
## [3] "24/02/2020"                                                                   
## [4] "Fecha de creación: 28/04/2020 Fecha de actualización de los datos: 16/05/2020"

Ahora bajamos el fichero

## Parsed with column specification:
## cols(
##   Hospital = col_character(),
##   Total = col_double(),
##   `En planta` = col_double(),
##   UCI = col_double()
## )
## [1] 41

Creamos una línea con los totales

Incorporamos la fecha del dato

##    hospital         hospitalizados_total hospitalizados_planta
##  Length:5           Min.   : 0.0         Min.   : 0.0         
##  Class :character   1st Qu.: 3.0         1st Qu.: 3.0         
##  Mode  :character   Median : 5.0         Median : 5.0         
##                     Mean   :16.4         Mean   :12.8         
##                     3rd Qu.:33.0         3rd Qu.:24.0         
##                     Max.   :41.0         Max.   :32.0         
##                                                               
##  hospitalizados_uci fecha_publicacion_hospitales
##  Min.   :9          Min.   :2020-04-28          
##  1st Qu.:9          1st Qu.:2020-04-28          
##  Median :9          Median :2020-04-28          
##  Mean   :9          Mean   :2020-04-28          
##  3rd Qu.:9          3rd Qu.:2020-04-28          
##  Max.   :9          Max.   :2020-04-28          
##  NA's   :3                                      
##  ultima_actualizacion_hospitales ambito_temporal_hospitales
##  Min.   :2020-05-16              Min.   :2020-02-24        
##  1st Qu.:2020-05-16              1st Qu.:2020-02-24        
##  Median :2020-05-16              Median :2020-02-24        
##  Mean   :2020-05-16              Mean   :2020-02-24        
##  3rd Qu.:2020-05-16              3rd Qu.:2020-02-24        
##  Max.   :2020-05-16              Max.   :2020-02-24        
## 

Revisar que cuadra

# En esta caso es la última línea
diario <- data.frame(hospitalizados_total               = rioja_hospitales$hospitalizados_total[dim(rioja_hospitales)[1]],
                     hospitalizados_planta              = rioja_hospitales$hospitalizados_planta[dim(rioja_hospitales)[1]],
                     hospitalizados_uci                 = rioja_hospitales$hospitalizados_uci[dim(rioja_hospitales)[1]],
                     
                     hospitalizados_total_s_pedro       = rioja_hospitales$hospitalizados_total[rioja_hospitales$hospital == 'Hospital San Pedro'],
                     hospitalizados_planta_s_pedro      = rioja_hospitales$hospitalizados_planta[rioja_hospitales$hospital == 'Hospital San Pedro'],
                     hospitalizados_uci_s_pedro         = rioja_hospitales$hospitalizados_uci[rioja_hospitales$hospital == 'Hospital San Pedro'],
                     
                     hospitalizados_total_la_rioja      = rioja_hospitales$hospitalizados_total[rioja_hospitales$hospital == 'Hospital de La Rioja'],
                     hospitalizados_planta_la_rioja     = rioja_hospitales$hospitalizados_planta[rioja_hospitales$hospital == 'Hospital de La Rioja'],
                     hospitalizados_uci_la_rioja        = rioja_hospitales$hospitalizados_uci[rioja_hospitales$hospital == 'Hospital de La Rioja'],
                     
                     hospitalizados_total_calahorra     = rioja_hospitales$hospitalizados_total[rioja_hospitales$hospital == 'F. H. Calahorra'],
                     hospitalizados_planta_calahorra    = rioja_hospitales$hospitalizados_planta[rioja_hospitales$hospital == 'F. H. Calahorra'],
                     hospitalizados_uci_calahorra       = rioja_hospitales$hospitalizados_uci[rioja_hospitales$hospital == 'F. H. Calahorra'],
                     
                     hospitalizados_total_manzanos      = rioja_hospitales$hospitalizados_total[rioja_hospitales$hospital == 'Los Manzanos'],
                     hospitalizados_planta_manzanos     = rioja_hospitales$hospitalizados_planta[rioja_hospitales$hospital == 'Los Manzanos'],
                     hospitalizados_uci_manzanos        = rioja_hospitales$hospitalizados_uci[rioja_hospitales$hospital == 'Los Manzanos'],
                     
                     fecha_publicacion_hospitales       = as.Date(fecha_valores_hospitales[1], '%d/%m/%Y'),
                     ultima_actualizacion_hospitales    = as.Date(fecha_valores_hospitales[2], '%d/%m/%Y'),
                     ambito_temporal_hospitales         = as.Date(fecha_valores_hospitales[3], '%d/%m/%Y')
                     )

Sólo pongo los totales. Los datos son semanales

Guardamos

Añadimos al diario

Porcentaje de hospitalizados por grupo de edad y sexo

Porcentaje de hospitalizados por grupo de edad y sexo a a fecha actual

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-453

## {xml_nodeset (8)}
## [1] <li class="col-md-6"><a href="/participacion"><span class="fas fa-lg fa-u ...
## [2] <li class="col-md-6"><a href="/quejas-y-sugerencias"><span class="fas fa- ...
## [3] <li class="col-md-6"><a href="/suscripciones"><span class="fas fa-lg fa-b ...
## [4] <li class="col-md-6"><a href="/contacto"><span class="fas fa-lg fa-envelo ...
## [5] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/direcciones-utiles/ ...
## [6] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/oficina-electronica ...
## [7] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Creador</dt>\n  ...
## [8] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Fecha de public ...
## [1] "Fecha de publicación:" "Última actualización:" "Ámbito temporal"      
## [4] "Cronología"
## [1] "28/04/2020"                                                                   
## [2] "16/05/2020"                                                                   
## [3] "24/02/2020"                                                                   
## [4] "Fecha de creación: 28/04/2020 Fecha de actualización de los datos: 16/05/2020"

Ahora bajamos el fichero

## Warning: Missing column names filled in: 'X4' [4]
## Parsed with column specification:
## cols(
##   `Grupo de edad (años)` = col_character(),
##   Hombres = col_double(),
##   Mujeres = col_double(),
##   X4 = col_logical()
## )

Borramos x4

Incorporamos la fecha del dato

##  franja_edad           hombres          mujeres      
##  Length:8           Min.   : 0.500   Min.   : 0.700  
##  Class :character   1st Qu.: 1.475   1st Qu.: 1.325  
##  Mode  :character   Median : 6.300   Median : 5.400  
##                     Mean   :12.500   Mean   :12.512  
##                     3rd Qu.:15.650   3rd Qu.:10.500  
##                     Max.   :51.800   Max.   :64.300  
##  fecha_publicacion_hospitalizados_porcentaje
##  Min.   :2020-04-28                         
##  1st Qu.:2020-04-28                         
##  Median :2020-04-28                         
##  Mean   :2020-04-28                         
##  3rd Qu.:2020-04-28                         
##  Max.   :2020-04-28                         
##  ultima_actualizacion_hospitalizados_porcentaje
##  Min.   :2020-05-16                            
##  1st Qu.:2020-05-16                            
##  Median :2020-05-16                            
##  Mean   :2020-05-16                            
##  3rd Qu.:2020-05-16                            
##  Max.   :2020-05-16                            
##  ambito_temporal_hospitalizados_porcentaje
##  Min.   :2020-02-24                       
##  1st Qu.:2020-02-24                       
##  Median :2020-02-24                       
##  Mean   :2020-02-24                       
##  3rd Qu.:2020-02-24                       
##  Max.   :2020-02-24
## 'data.frame':    8 obs. of  6 variables:
##  $ franja_edad                                   : chr  "0-9 " "10-19 " "20-29 " "30-39 " ...
##  $ hombres                                       : num  0.5 0.5 1.8 4.2 8.4 14.9 17.9 51.8
##  $ mujeres                                       : num  0.7 0.8 1.5 4.1 6.7 10 12 64.3
##  $ fecha_publicacion_hospitalizados_porcentaje   : Date, format: "2020-04-28" "2020-04-28" ...
##  $ ultima_actualizacion_hospitalizados_porcentaje: Date, format: "2020-05-16" "2020-05-16" ...
##  $ ambito_temporal_hospitalizados_porcentaje     : Date, format: "2020-02-24" "2020-02-24" ...
## [1] 100
## [1] 100.1

Revisar que cuadra

# En esta caso es la última línea
diario <- data.frame(
                     # hospitalizados_hombres_00_09       = rioja_hospitalizados_porcentaje$hombres[rioja_hospitalizados_porcentaje$franja_edad == '0-9 '],
                     # hospitalizados_hombres_10_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$hombres[rioja_hospitalizados_porcentaje$franja_edad == '10-19 '],
                     # hospitalizados_hombres_20_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$hombres[rioja_hospitalizados_porcentaje$franja_edad == '20-29 '],
                     # hospitalizados_hombres_30_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$hombres[rioja_hospitalizados_porcentaje$franja_edad == '30-39 '],
                     # hospitalizados_hombres_40_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$hombres[rioja_hospitalizados_porcentaje$franja_edad == '40-49 '],
                     # hospitalizados_hombres_50_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$hombres[rioja_hospitalizados_porcentaje$franja_edad == '50-59 '],
                     # hospitalizados_hombres_60_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$hombres[rioja_hospitalizados_porcentaje$franja_edad == '60-69 '],
                     # hospitalizados_hombres_70_Mas      = rioja_hospitalizados_porcentaje$hombres[rioja_hospitalizados_porcentaje$franja_edad == '70 y más'],
                     # 
                     # hospitalizados_mujeres_00_09       = rioja_hospitalizados_porcentaje$mujeres[rioja_hospitalizados_porcentaje$franja_edad == '0-9 '],
                     # hospitalizados_mujeres_10_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$mujeres[rioja_hospitalizados_porcentaje$franja_edad == '10-19 '],
                     # hospitalizados_mujeres_20_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$mujeres[rioja_hospitalizados_porcentaje$franja_edad == '20-29 '],
                     # hospitalizados_mujeres_30_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$mujeres[rioja_hospitalizados_porcentaje$franja_edad == '30-39 '],
                     # hospitalizados_mujeres_40_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$mujeres[rioja_hospitalizados_porcentaje$franja_edad == '40-49 '],
                     # hospitalizados_mujeres_50_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$mujeres[rioja_hospitalizados_porcentaje$franja_edad == '50-59 '],
                     # hospitalizados_mujeres_60_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$mujeres[rioja_hospitalizados_porcentaje$franja_edad == '60-69 '],
                     # hospitalizados_mujeres_70_Mas      = rioja_hospitalizados_porcentaje$mujeres[rioja_hospitalizados_porcentaje$franja_edad == '70 y más'],
                     
                     hospitalizados_hombres_00_09       = rioja_hospitalizados_porcentaje$hombres[1],
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                     hospitalizados_hombres_20_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$hombres[3],
                     hospitalizados_hombres_30_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$hombres[4],
                     hospitalizados_hombres_40_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$hombres[5],
                     hospitalizados_hombres_50_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$hombres[6],
                     hospitalizados_hombres_60_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$hombres[7],
                     hospitalizados_hombres_70_Mas      = rioja_hospitalizados_porcentaje$hombres[8],
                     
                     hospitalizados_mujeres_00_09       = rioja_hospitalizados_porcentaje$mujeres[1],
                     hospitalizados_mujeres_10_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$mujeres[2],
                     hospitalizados_mujeres_20_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$mujeres[3],
                     hospitalizados_mujeres_30_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$mujeres[4],
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                     hospitalizados_mujeres_50_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$mujeres[6],
                     hospitalizados_mujeres_60_19       = rioja_hospitalizados_porcentaje$mujeres[7],
                     hospitalizados_mujeres_70_Mas      = rioja_hospitalizados_porcentaje$mujeres[8],
                     
                     
                     fecha_publicacion_hospitalizados_porcentaje       = as.Date(fecha_valores_hospitalizados_porcentaje[1], '%d/%m/%Y'),
                     ultima_actualizacion_hospitalizados_porcentaje    = as.Date(fecha_valores_hospitalizados_porcentaje[2], '%d/%m/%Y'),
                     ambito_temporal_hospitalizados_porcentaje         = as.Date(fecha_valores_hospitalizados_porcentaje[3], '%d/%m/%Y')
                     )

Guardamos

Añadimos al diario

Porcentaje de hospitalizados en UCI por grupo de edad y sexo

Porcentaje de hospitalizados en UCI por grupo de edad y sexo a fecha actual

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-454

## {xml_nodeset (8)}
## [1] <li class="col-md-6"><a href="/participacion"><span class="fas fa-lg fa-u ...
## [2] <li class="col-md-6"><a href="/quejas-y-sugerencias"><span class="fas fa- ...
## [3] <li class="col-md-6"><a href="/suscripciones"><span class="fas fa-lg fa-b ...
## [4] <li class="col-md-6"><a href="/contacto"><span class="fas fa-lg fa-envelo ...
## [5] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/direcciones-utiles/ ...
## [6] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/oficina-electronica ...
## [7] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Creador</dt>\n  ...
## [8] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Fecha de public ...
## [1] "Fecha de publicación:" "Última actualización:" "Ámbito temporal"      
## [4] "Cronología"
## [1] "28/04/2020"                                                                   
## [2] "16/05/2020"                                                                   
## [3] "24/02/2020"                                                                   
## [4] "Fecha de creación: 28/04/2020 Fecha de actualización de los datos: 16/05/2020"

Ahora bajamos el fichero

## Warning: Missing column names filled in: 'X4' [4]
## Parsed with column specification:
## cols(
##   `Grupo de edad (años)` = col_character(),
##   Hombres = col_double(),
##   Mujeres = col_double(),
##   X4 = col_logical()
## )

Borramos x4

Incorporamos la fecha del dato

##  franja_edad           hombres         mujeres     
##  Length:8           Min.   : 0.00   Min.   : 0.00  
##  Class :character   1st Qu.: 1.50   1st Qu.: 0.00  
##  Mode  :character   Median : 3.05   Median : 4.50  
##                     Mean   :12.49   Mean   :12.49  
##                     3rd Qu.:26.02   3rd Qu.:22.70  
##                     Max.   :36.70   Max.   :45.50  
##  fecha_publicacion_uci_porcentaje ultima_actualizacion_uci_porcentaje
##  Min.   :2020-04-28               Min.   :2020-05-16                 
##  1st Qu.:2020-04-28               1st Qu.:2020-05-16                 
##  Median :2020-04-28               Median :2020-05-16                 
##  Mean   :2020-04-28               Mean   :2020-05-16                 
##  3rd Qu.:2020-04-28               3rd Qu.:2020-05-16                 
##  Max.   :2020-04-28               Max.   :2020-05-16                 
##  ambito_temporal_uci_porcentaje
##  Min.   :2020-02-24            
##  1st Qu.:2020-02-24            
##  Median :2020-02-24            
##  Mean   :2020-02-24            
##  3rd Qu.:2020-02-24            
##  Max.   :2020-02-24
## 'data.frame':    8 obs. of  6 variables:
##  $ franja_edad                        : chr  "0-9 " "10-19 " "20-29 " "30-39 " ...
##  $ hombres                            : num  2 0 0 2 4.1 24.5 36.7 30.6
##  $ mujeres                            : num  0 0 0 4.5 4.5 22.7 22.7 45.5
##  $ fecha_publicacion_uci_porcentaje   : Date, format: "2020-04-28" "2020-04-28" ...
##  $ ultima_actualizacion_uci_porcentaje: Date, format: "2020-05-16" "2020-05-16" ...
##  $ ambito_temporal_uci_porcentaje     : Date, format: "2020-02-24" "2020-02-24" ...
## [1] 99.9
## [1] 99.9

Revisar que cuadra

# En esta caso es la última línea
diario <- data.frame(
                     # uci_hombres_00_09       = rioja_uci_porcentaje$hombres[rioja_uci_porcentaje$franja_edad == '0-9 '],
                     # uci_hombres_10_19       = rioja_uci_porcentaje$hombres[rioja_uci_porcentaje$franja_edad == '10-19 '],
                     # uci_hombres_20_19       = rioja_uci_porcentaje$hombres[rioja_uci_porcentaje$franja_edad == '20-29 '],
                     # uci_hombres_30_19       = rioja_uci_porcentaje$hombres[rioja_uci_porcentaje$franja_edad == '30-39 '],
                     # uci_hombres_40_19       = rioja_uci_porcentaje$hombres[rioja_uci_porcentaje$franja_edad == '40-49 '],
                     # uci_hombres_50_19       = rioja_uci_porcentaje$hombres[rioja_uci_porcentaje$franja_edad == '50-59 '],
                     # uci_hombres_60_19       = rioja_uci_porcentaje$hombres[rioja_uci_porcentaje$franja_edad == '60-69 '],
                     # uci_hombres_70_Mas      = rioja_uci_porcentaje$hombres[rioja_uci_porcentaje$franja_edad == '70 y más'],
                     # 
                     # uci_mujeres_00_09       = rioja_uci_porcentaje$mujeres[rioja_uci_porcentaje$franja_edad == '0-9 '],
                     # uci_mujeres_10_19       = rioja_uci_porcentaje$mujeres[rioja_uci_porcentaje$franja_edad == '10-19 '],
                     # uci_mujeres_20_19       = rioja_uci_porcentaje$mujeres[rioja_uci_porcentaje$franja_edad == '20-29 '],
                     # uci_mujeres_30_19       = rioja_uci_porcentaje$mujeres[rioja_uci_porcentaje$franja_edad == '30-39 '],
                     # uci_mujeres_40_19       = rioja_uci_porcentaje$mujeres[rioja_uci_porcentaje$franja_edad == '40-49 '],
                     # uci_mujeres_50_19       = rioja_uci_porcentaje$mujeres[rioja_uci_porcentaje$franja_edad == '50-59 '],
                     # uci_mujeres_60_19       = rioja_uci_porcentaje$mujeres[rioja_uci_porcentaje$franja_edad == '60-69 '],
                     # uci_mujeres_70_Mas      = rioja_uci_porcentaje$mujeres[rioja_uci_porcentaje$franja_edad == '70 y más'],
                     
                     uci_hombres_00_09       = rioja_uci_porcentaje$hombres[1],
                     uci_hombres_10_19       = rioja_uci_porcentaje$hombres[2],
                     uci_hombres_20_19       = rioja_uci_porcentaje$hombres[3],
                     uci_hombres_30_19       = rioja_uci_porcentaje$hombres[4],
                     uci_hombres_40_19       = rioja_uci_porcentaje$hombres[5],
                     uci_hombres_50_19       = rioja_uci_porcentaje$hombres[6],
                     uci_hombres_60_19       = rioja_uci_porcentaje$hombres[7],
                     uci_hombres_70_Mas      = rioja_uci_porcentaje$hombres[8],
                     
                     uci_mujeres_00_09       = rioja_uci_porcentaje$mujeres[1],
                     uci_mujeres_10_19       = rioja_uci_porcentaje$mujeres[2],
                     uci_mujeres_20_19       = rioja_uci_porcentaje$mujeres[3],
                     uci_mujeres_30_19       = rioja_uci_porcentaje$mujeres[4],
                     uci_mujeres_40_19       = rioja_uci_porcentaje$mujeres[5],
                     uci_mujeres_50_19       = rioja_uci_porcentaje$mujeres[6],
                     uci_mujeres_60_19       = rioja_uci_porcentaje$mujeres[7],
                     uci_mujeres_70_Mas      = rioja_uci_porcentaje$mujeres[8],
                     
                     
                     fecha_publicacion_uci_porcentaje       = as.Date(fecha_valores_uci_porcentaje[1], '%d/%m/%Y'),
                     ultima_actualizacion_uci_porcentaje    = as.Date(fecha_valores_uci_porcentaje[2], '%d/%m/%Y'),
                     ambito_temporal_uci_porcentaje         = as.Date(fecha_valores_uci_porcentaje[3], '%d/%m/%Y')
                     )

Guardamos

Añadimos al diario

Porcentaje de fallecidos por grupo de edad y sexo

Porcentaje de fallecidos por grupo de edad y sexo a fecha actual

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-455

## {xml_nodeset (8)}
## [1] <li class="col-md-6"><a href="/participacion"><span class="fas fa-lg fa-u ...
## [2] <li class="col-md-6"><a href="/quejas-y-sugerencias"><span class="fas fa- ...
## [3] <li class="col-md-6"><a href="/suscripciones"><span class="fas fa-lg fa-b ...
## [4] <li class="col-md-6"><a href="/contacto"><span class="fas fa-lg fa-envelo ...
## [5] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/direcciones-utiles/ ...
## [6] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/oficina-electronica ...
## [7] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Creador</dt>\n  ...
## [8] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Fecha de public ...
## [1] "Fecha de publicación:" "Última actualización:" "Ámbito temporal"      
## [4] "Cronología"
## [1] "28/04/2020"                                                                   
## [2] "16/05/2020"                                                                   
## [3] "24/02/2020"                                                                   
## [4] "Fecha de creación: 28/04/2020 Fecha de actualización de los datos: 16/05/2020"

Ahora bajamos el fichero

## Warning: Missing column names filled in: 'X4' [4]
## Parsed with column specification:
## cols(
##   `Grupo de edad (años)` = col_character(),
##   Hombres = col_double(),
##   Mujeres = col_double(),
##   X4 = col_logical()
## )

Borramos x4

Incorporamos la fecha del dato

##  franja_edad           hombres        mujeres    
##  Length:8           Min.   : 0.0   Min.   : 0.0  
##  Class :character   1st Qu.: 0.0   1st Qu.: 0.0  
##  Mode  :character   Median : 1.2   Median : 0.3  
##                     Mean   :12.5   Mean   :12.5  
##                     3rd Qu.: 5.4   3rd Qu.: 1.9  
##                     Max.   :83.0   Max.   :94.2  
##  fecha_publicacion_fallecidos_porcentaje
##  Min.   :2020-04-28                     
##  1st Qu.:2020-04-28                     
##  Median :2020-04-28                     
##  Mean   :2020-04-28                     
##  3rd Qu.:2020-04-28                     
##  Max.   :2020-04-28                     
##  ultima_actualizacion_fallecidos_porcentaje
##  Min.   :2020-05-16                        
##  1st Qu.:2020-05-16                        
##  Median :2020-05-16                        
##  Mean   :2020-05-16                        
##  3rd Qu.:2020-05-16                        
##  Max.   :2020-05-16                        
##  ambito_temporal_fallecidos_porcentaje
##  Min.   :2020-02-24                   
##  1st Qu.:2020-02-24                   
##  Median :2020-02-24                   
##  Mean   :2020-02-24                   
##  3rd Qu.:2020-02-24                   
##  Max.   :2020-02-24
## 'data.frame':    8 obs. of  6 variables:
##  $ franja_edad                               : chr  "0-9 " "10-19 " "20-29 " "30-39 " ...
##  $ hombres                                   : num  0 0 0 0.6 1.8 3.5 11.1 83
##  $ mujeres                                   : num  0 0 0 0.6 1.2 0 4 94.2
##  $ fecha_publicacion_fallecidos_porcentaje   : Date, format: "2020-04-28" "2020-04-28" ...
##  $ ultima_actualizacion_fallecidos_porcentaje: Date, format: "2020-05-16" "2020-05-16" ...
##  $ ambito_temporal_fallecidos_porcentaje     : Date, format: "2020-02-24" "2020-02-24" ...
## [1] 100
## [1] 100

Revisar que cuadra

# En esta caso es la última línea
diario <- data.frame(
                     # fallecidos_hombres_00_09       = rioja_fallecidos_porcentaje$hombres[rioja_fallecidos_porcentaje$franja_edad == '0-9 '],
                     # fallecidos_hombres_10_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$hombres[rioja_fallecidos_porcentaje$franja_edad == '10-19 '],
                     # fallecidos_hombres_20_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$hombres[rioja_fallecidos_porcentaje$franja_edad == '20-29 '],
                     # fallecidos_hombres_30_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$hombres[rioja_fallecidos_porcentaje$franja_edad == '30-39 '],
                     # fallecidos_hombres_40_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$hombres[rioja_fallecidos_porcentaje$franja_edad == '40-49 '],
                     # fallecidos_hombres_50_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$hombres[rioja_fallecidos_porcentaje$franja_edad == '50-59 '],
                     # fallecidos_hombres_60_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$hombres[rioja_fallecidos_porcentaje$franja_edad == '60-69 '],
                     # fallecidos_hombres_70_Mas      = rioja_fallecidos_porcentaje$hombres[rioja_fallecidos_porcentaje$franja_edad == '70 y más'],
                     # 
                     # fallecidos_mujeres_00_09       = rioja_fallecidos_porcentaje$mujeres[rioja_fallecidos_porcentaje$franja_edad == '0-9 '],
                     # fallecidos_mujeres_10_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$mujeres[rioja_fallecidos_porcentaje$franja_edad == '10-19 '],
                     # fallecidos_mujeres_20_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$mujeres[rioja_fallecidos_porcentaje$franja_edad == '20-29 '],
                     # fallecidos_mujeres_30_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$mujeres[rioja_fallecidos_porcentaje$franja_edad == '30-39 '],
                     # fallecidos_mujeres_40_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$mujeres[rioja_fallecidos_porcentaje$franja_edad == '40-49 '],
                     # fallecidos_mujeres_50_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$mujeres[rioja_fallecidos_porcentaje$franja_edad == '50-59 '],
                     # fallecidos_mujeres_60_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$mujeres[rioja_fallecidos_porcentaje$franja_edad == '60-69 '],
                     # fallecidos_mujeres_70_Mas      = rioja_fallecidos_porcentaje$mujeres[rioja_fallecidos_porcentaje$franja_edad == '70 y más'],
                     
                     fallecidos_hombres_00_09       = rioja_fallecidos_porcentaje$hombres[1],
                     fallecidos_hombres_10_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$hombres[2],
                     fallecidos_hombres_20_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$hombres[3],
                     fallecidos_hombres_30_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$hombres[4],
                     fallecidos_hombres_40_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$hombres[5],
                     fallecidos_hombres_50_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$hombres[6],
                     fallecidos_hombres_60_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$hombres[7],
                     fallecidos_hombres_70_Mas      = rioja_fallecidos_porcentaje$hombres[8],
                     
                     fallecidos_mujeres_00_09       = rioja_fallecidos_porcentaje$mujeres[1],
                     fallecidos_mujeres_10_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$mujeres[2],
                     fallecidos_mujeres_20_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$mujeres[3],
                     fallecidos_mujeres_30_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$mujeres[4],
                     fallecidos_mujeres_40_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$mujeres[5],
                     fallecidos_mujeres_50_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$mujeres[6],
                     fallecidos_mujeres_60_19       = rioja_fallecidos_porcentaje$mujeres[7],
                     fallecidos_mujeres_70_Mas      = rioja_fallecidos_porcentaje$mujeres[8],
                     
                     
                     fecha_publicacion_fallecidos_porcentaje       = as.Date(fecha_valores_fallecidos_porcentaje[1], '%d/%m/%Y'),
                     ultima_actualizacion_fallecidos_porcentaje    = as.Date(fecha_valores_fallecidos_porcentaje[2], '%d/%m/%Y'),
                     ambito_temporal_fallecidos_porcentaje         = as.Date(fecha_valores_fallecidos_porcentaje[3], '%d/%m/%Y')
                     )

Guardamos

Añadimos al diario

Porcentaje de casos por grupos de edad

Porcentaje de casos por grupo de edad y sexo a fecha actual

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-456

## {xml_nodeset (8)}
## [1] <li class="col-md-6"><a href="/participacion"><span class="fas fa-lg fa-u ...
## [2] <li class="col-md-6"><a href="/quejas-y-sugerencias"><span class="fas fa- ...
## [3] <li class="col-md-6"><a href="/suscripciones"><span class="fas fa-lg fa-b ...
## [4] <li class="col-md-6"><a href="/contacto"><span class="fas fa-lg fa-envelo ...
## [5] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/direcciones-utiles/ ...
## [6] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/oficina-electronica ...
## [7] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Creador</dt>\n  ...
## [8] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Fecha de public ...
## [1] "Fecha de publicación:" "Última actualización:" "Ámbito temporal"      
## [4] "Cronología"
## [1] "28/04/2020"                                                                   
## [2] "16/05/2020"                                                                   
## [3] "24/02/2020"                                                                   
## [4] "Fecha de creación: 28/04/2020 Fecha de actualización de los datos: 16/05/2020"

Ahora bajamos el fichero

## Warning: Missing column names filled in: 'X4' [4]
## Parsed with column specification:
## cols(
##   `Grupo de edad (años)` = col_character(),
##   Hombres = col_double(),
##   Mujeres = col_double(),
##   X4 = col_logical()
## )

Borramos x4

Incorporamos la fecha del dato

##  franja_edad           hombres          mujeres     
##  Length:8           Min.   : 0.700   Min.   : 0.70  
##  Class :character   1st Qu.: 3.975   1st Qu.: 5.05  
##  Mode  :character   Median :11.250   Median :11.20  
##                     Mean   :12.500   Mean   :12.50  
##                     3rd Qu.:16.075   3rd Qu.:16.02  
##                     Max.   :37.600   Max.   :36.60  
##  fecha_publicacion_casos_porcentaje ultima_actualizacion_casos_porcentaje
##  Min.   :2020-04-28                 Min.   :2020-05-16                   
##  1st Qu.:2020-04-28                 1st Qu.:2020-05-16                   
##  Median :2020-04-28                 Median :2020-05-16                   
##  Mean   :2020-04-28                 Mean   :2020-05-16                   
##  3rd Qu.:2020-04-28                 3rd Qu.:2020-05-16                   
##  Max.   :2020-04-28                 Max.   :2020-05-16                   
##  ambito_temporal_casos_porcentaje
##  Min.   :2020-02-24              
##  1st Qu.:2020-02-24              
##  Median :2020-02-24              
##  Mean   :2020-02-24              
##  3rd Qu.:2020-02-24              
##  Max.   :2020-02-24
## 'data.frame':    8 obs. of  6 variables:
##  $ franja_edad                          : chr  "0-9 " "10-19 " "20-29 " "30-39 " ...
##  $ hombres                              : num  0.7 1.2 4.9 9.5 13 17.5 15.6 37.6
##  $ mujeres                              : num  0.7 1.3 6.3 10.9 15.7 17 11.5 36.6
##  $ fecha_publicacion_casos_porcentaje   : Date, format: "2020-04-28" "2020-04-28" ...
##  $ ultima_actualizacion_casos_porcentaje: Date, format: "2020-05-16" "2020-05-16" ...
##  $ ambito_temporal_casos_porcentaje     : Date, format: "2020-02-24" "2020-02-24" ...
## [1] 100
## [1] 100

Revisar que cuadra

# En esta caso es la última línea
diario <- data.frame(
                     # casos_hombres_00_09       = rioja_casos_porcentaje$hombres[rioja_casos_porcentaje$franja_edad == '0-9 '],
                     # casos_hombres_10_19       = rioja_casos_porcentaje$hombres[rioja_casos_porcentaje$franja_edad == '10-19 '],
                     # casos_hombres_20_19       = rioja_casos_porcentaje$hombres[rioja_casos_porcentaje$franja_edad == '20-29 '],
                     # casos_hombres_30_19       = rioja_casos_porcentaje$hombres[rioja_casos_porcentaje$franja_edad == '30-39 '],
                     # casos_hombres_40_19       = rioja_casos_porcentaje$hombres[rioja_casos_porcentaje$franja_edad == '40-49 '],
                     # casos_hombres_50_19       = rioja_casos_porcentaje$hombres[rioja_casos_porcentaje$franja_edad == '50-59 '],
                     # casos_hombres_60_19       = rioja_casos_porcentaje$hombres[rioja_casos_porcentaje$franja_edad == '60-69 '],
                     # casos_hombres_70_Mas      = rioja_casos_porcentaje$hombres[rioja_casos_porcentaje$franja_edad == '70 y más'],
                     # 
                     # casos_mujeres_00_09       = rioja_casos_porcentaje$mujeres[rioja_casos_porcentaje$franja_edad == '0-9 '],
                     # casos_mujeres_10_19       = rioja_casos_porcentaje$mujeres[rioja_casos_porcentaje$franja_edad == '10-19 '],
                     # casos_mujeres_20_19       = rioja_casos_porcentaje$mujeres[rioja_casos_porcentaje$franja_edad == '20-29 '],
                     # casos_mujeres_30_19       = rioja_casos_porcentaje$mujeres[rioja_casos_porcentaje$franja_edad == '30-39 '],
                     # casos_mujeres_40_19       = rioja_casos_porcentaje$mujeres[rioja_casos_porcentaje$franja_edad == '40-49 '],
                     # casos_mujeres_50_19       = rioja_casos_porcentaje$mujeres[rioja_casos_porcentaje$franja_edad == '50-59 '],
                     # casos_mujeres_60_19       = rioja_casos_porcentaje$mujeres[rioja_casos_porcentaje$franja_edad == '60-69 '],
                     # casos_mujeres_70_Mas      = rioja_casos_porcentaje$mujeres[rioja_casos_porcentaje$franja_edad == '70 y más'],
                     
                     casos_hombres_00_09       = rioja_casos_porcentaje$hombres[1],
                     casos_hombres_10_19       = rioja_casos_porcentaje$hombres[2],
                     casos_hombres_20_19       = rioja_casos_porcentaje$hombres[3],
                     casos_hombres_30_19       = rioja_casos_porcentaje$hombres[4],
                     casos_hombres_40_19       = rioja_casos_porcentaje$hombres[5],
                     casos_hombres_50_19       = rioja_casos_porcentaje$hombres[6],
                     casos_hombres_60_19       = rioja_casos_porcentaje$hombres[7],
                     casos_hombres_70_Mas      = rioja_casos_porcentaje$hombres[8],
                     
                     casos_mujeres_00_09       = rioja_casos_porcentaje$mujeres[1],
                     casos_mujeres_10_19       = rioja_casos_porcentaje$mujeres[2],
                     casos_mujeres_20_19       = rioja_casos_porcentaje$mujeres[3],
                     casos_mujeres_30_19       = rioja_casos_porcentaje$mujeres[4],
                     casos_mujeres_40_19       = rioja_casos_porcentaje$mujeres[5],
                     casos_mujeres_50_19       = rioja_casos_porcentaje$mujeres[6],
                     casos_mujeres_60_19       = rioja_casos_porcentaje$mujeres[7],
                     casos_mujeres_70_Mas      = rioja_casos_porcentaje$mujeres[8],
                     
                     
                     fecha_publicacion_casos_porcentaje       = as.Date(fecha_valores_casos_porcentaje[1], '%d/%m/%Y'),
                     ultima_actualizacion_casos_porcentaje    = as.Date(fecha_valores_casos_porcentaje[2], '%d/%m/%Y'),
                     ambito_temporal_casos_porcentaje         = as.Date(fecha_valores_casos_porcentaje[3], '%d/%m/%Y')
                     )

Guardamos

Añadimos al diario

Pruebas realizadas en La Rioja

Pruebas realizadas en La Rioja (PCR y pruebas rápidas de anticuerpos)

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-462

## {xml_nodeset (8)}
## [1] <li class="col-md-6"><a href="/participacion"><span class="fas fa-lg fa-u ...
## [2] <li class="col-md-6"><a href="/quejas-y-sugerencias"><span class="fas fa- ...
## [3] <li class="col-md-6"><a href="/suscripciones"><span class="fas fa-lg fa-b ...
## [4] <li class="col-md-6"><a href="/contacto"><span class="fas fa-lg fa-envelo ...
## [5] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/direcciones-utiles/ ...
## [6] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/oficina-electronica ...
## [7] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Creador</dt>\n  ...
## [8] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Fecha de public ...
## [1] "Fecha de publicación:" "Última actualización:" "Ámbito temporal"      
## [4] "Cronología"
## [1] "29/04/2020"                                                                   
## [2] "16/05/2020"                                                                   
## [3] "24/02/2020"                                                                   
## [4] "Fecha de creación: 28/04/2020 Fecha de actualización de los datos: 16/05/2020"

Ahora bajamos el fichero

## Parsed with column specification:
## cols(
##   Pruebas = col_character(),
##   `Total de pruebas` = col_double(),
##   `Total de pruebas positivas` = col_double(),
##   `Porcentaje de pruebas positivas sobre el total` = col_double()
## )

Incorporamos la fecha del dato

##  tipo_prueba        total_pruebas   pruebas_positivas
##  Length:2           Min.   :12956   Min.   :1505     
##  Class :character   1st Qu.:16198   1st Qu.:2397     
##  Mode  :character   Median :19440   Median :3290     
##                     Mean   :19440   Mean   :3290     
##                     3rd Qu.:22681   3rd Qu.:4182     
##                     Max.   :25923   Max.   :5074     
##  Porcentaje_pruebas_positivas fecha_publicacion_pruebas
##  Min.   :11.61                Min.   :2020-04-29       
##  1st Qu.:13.60                1st Qu.:2020-04-29       
##  Median :15.59                Median :2020-04-29       
##  Mean   :15.59                Mean   :2020-04-29       
##  3rd Qu.:17.58                3rd Qu.:2020-04-29       
##  Max.   :19.57                Max.   :2020-04-29       
##  ultima_actualizacion_pruebas ambito_temporal_pruebas
##  Min.   :2020-05-16           Min.   :2020-02-24     
##  1st Qu.:2020-05-16           1st Qu.:2020-02-24     
##  Median :2020-05-16           Median :2020-02-24     
##  Mean   :2020-05-16           Mean   :2020-02-24     
##  3rd Qu.:2020-05-16           3rd Qu.:2020-02-24     
##  Max.   :2020-05-16           Max.   :2020-02-24

Revisar que cuadra

Guardamos

Añadimos al diario

Salidas domiciliarias

Datos de salidas domiciliarias por día realizadas en La Rioja. Incluye fecha y número de salidas

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-463

## {xml_nodeset (8)}
## [1] <li class="col-md-6"><a href="/participacion"><span class="fas fa-lg fa-u ...
## [2] <li class="col-md-6"><a href="/quejas-y-sugerencias"><span class="fas fa- ...
## [3] <li class="col-md-6"><a href="/suscripciones"><span class="fas fa-lg fa-b ...
## [4] <li class="col-md-6"><a href="/contacto"><span class="fas fa-lg fa-envelo ...
## [5] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/direcciones-utiles/ ...
## [6] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/oficina-electronica ...
## [7] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Creador</dt>\n  ...
## [8] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Fecha de public ...
## [1] "Fecha de publicación:" "Última actualización:" "Ámbito temporal"      
## [4] "Cronología"
## [1] "29/04/2020"                                                                   
## [2] "16/05/2020"                                                                   
## [3] "24/02/2020"                                                                   
## [4] "Fecha de creación: 29/04/2020 Fecha de actualización de los datos: 16/05/2020"

Ahora bajamos el fichero

## Parsed with column specification:
## cols(
##   FECHA = col_character(),
##   `SALIDAS DOMICILIARIAS` = col_double()
## )

Revisar esto

Tienen que coincidir las fechas

Calculamos los acumulados

Incorporamos la fecha del dato

##      fecha          salidas_domiciliarias acumulado_salidas_domiciliarias
##  Min.   :20-02-24   Min.   :  0           Min.   :   0                   
##  1st Qu.:20-03-15   1st Qu.: 22           1st Qu.: 945                   
##  Median :20-04-04   Median : 52           Median :2539                   
##  Mean   :20-04-04   Mean   : 50           Mean   :2241                   
##  3rd Qu.:20-04-24   3rd Qu.: 71           3rd Qu.:3645                   
##  Max.   :20-05-14   Max.   :139           Max.   :4050                   
##  fecha_publicacion_salidas_domiciliarias
##  Min.   :2020-04-29                     
##  1st Qu.:2020-04-29                     
##  Median :2020-04-29                     
##  Mean   :2020-04-29                     
##  3rd Qu.:2020-04-29                     
##  Max.   :2020-04-29                     
##  ultima_actualizacion_salidas_domiciliarias
##  Min.   :2020-05-16                        
##  1st Qu.:2020-05-16                        
##  Median :2020-05-16                        
##  Mean   :2020-05-16                        
##  3rd Qu.:2020-05-16                        
##  Max.   :2020-05-16                        
##  ambito_temporal_salidas_domiciliarias
##  Min.   :2020-02-24                   
##  1st Qu.:2020-02-24                   
##  Median :2020-02-24                   
##  Mean   :2020-02-24                   
##  3rd Qu.:2020-02-24                   
##  Max.   :2020-02-24

Guardamos

Autoevaluaciones en el servicio online realizadas en La Rioja

Datos de autoevaluaciones en el servicio online coronavirus.riojasalud.es realizadas por día en La Rioja. Incluye fecha y número de autoevaluaciones

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-464

## {xml_nodeset (8)}
## [1] <li class="col-md-6"><a href="/participacion"><span class="fas fa-lg fa-u ...
## [2] <li class="col-md-6"><a href="/quejas-y-sugerencias"><span class="fas fa- ...
## [3] <li class="col-md-6"><a href="/suscripciones"><span class="fas fa-lg fa-b ...
## [4] <li class="col-md-6"><a href="/contacto"><span class="fas fa-lg fa-envelo ...
## [5] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/direcciones-utiles/ ...
## [6] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/oficina-electronica ...
## [7] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Creador</dt>\n  ...
## [8] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Fecha de public ...
## [1] "Fecha de publicación:" "Última actualización:" "Ámbito temporal"      
## [4] "Cronología"
## [1] "29/04/2020"                                                                   
## [2] "16/05/2020"                                                                   
## [3] "01/04/2020"                                                                   
## [4] "Fecha de creación: 29/04/2020 Fecha de actualización de los datos: 16/05/2020"

Ahora bajamos el fichero

## Parsed with column specification:
## cols(
##   FECHA = col_character(),
##   AUTOEVALUACIÓN = col_double()
## )

Revisar esto

Tienen que coincidir las fechas

Calculamos los acumulados

Incorporamos la fecha del dato

##      fecha          autoevaluaciones_online acumulado_autoevaluaciones_online
##  Min.   :20-04-01   Min.   :  1.00          Min.   :   0.0                   
##  1st Qu.:20-04-11   1st Qu.:  7.00          1st Qu.: 703.2                   
##  Median :20-04-22   Median : 11.50          Median : 834.0                   
##  Mean   :20-04-22   Mean   : 66.14          Mean   : 846.3                   
##  3rd Qu.:20-05-03   3rd Qu.: 40.50          3rd Qu.: 917.0                   
##  Max.   :20-05-14   Max.   :586.00          Max.   :2324.0                   
##  fecha_publicacion_autoevaluaciones_online
##  Min.   :2020-04-29                       
##  1st Qu.:2020-04-29                       
##  Median :2020-04-29                       
##  Mean   :2020-04-29                       
##  3rd Qu.:2020-04-29                       
##  Max.   :2020-04-29                       
##  ultima_actualizacion_autoevaluaciones_online
##  Min.   :2020-05-16                          
##  1st Qu.:2020-05-16                          
##  Median :2020-05-16                          
##  Mean   :2020-05-16                          
##  3rd Qu.:2020-05-16                          
##  Max.   :2020-05-16                          
##  ambito_temporal_autoevaluaciones_online
##  Min.   :2020-04-01                     
##  1st Qu.:2020-04-01                     
##  Median :2020-04-01                     
##  Mean   :2020-04-01                     
##  3rd Qu.:2020-04-01                     
##  Max.   :2020-04-01

Guardamos

Personal afectado del Servicio Público de Salud de La Rioja

Casos activos y porcentaje sobre el total de trabajadores sanitarios a fecha actual

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-457

## {xml_nodeset (8)}
## [1] <li class="col-md-6"><a href="/participacion"><span class="fas fa-lg fa-u ...
## [2] <li class="col-md-6"><a href="/quejas-y-sugerencias"><span class="fas fa- ...
## [3] <li class="col-md-6"><a href="/suscripciones"><span class="fas fa-lg fa-b ...
## [4] <li class="col-md-6"><a href="/contacto"><span class="fas fa-lg fa-envelo ...
## [5] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/direcciones-utiles/ ...
## [6] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/oficina-electronica ...
## [7] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Creador</dt>\n  ...
## [8] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Fecha de public ...
## [1] "Fecha de publicación:" "Última actualización:" "Ámbito temporal"      
## [4] "Cronología"
## [1] "28/04/2020"                                                                   
## [2] "16/05/2020"                                                                   
## [3] "24/02/2020"                                                                   
## [4] "Fecha de creación: 28/04/2020 Fecha de actualización de los datos: 16/05/2020"

Ahora bajamos el fichero

## Parsed with column specification:
## cols(
##   `Categoría laboral` = col_character(),
##   `Casos activos` = col_double(),
##   Altas = col_double(),
##   `Casos acumulados` = col_double()
## )
## [1] 0

Incorporamos la fecha del dato

##  sanitarios_categoria_laboral sanitarios_casos_activos sanitarios_altas
##  Length:7                     Min.   : 1               Min.   : 17.00  
##  Class :character             1st Qu.: 2               1st Qu.: 25.00  
##  Mode  :character             Median : 4               Median : 63.00  
##                               Mean   : 6               Mean   : 91.43  
##                               3rd Qu.: 6               3rd Qu.: 95.00  
##                               Max.   :21               Max.   :320.00  
##  sanitarios_casos_acumulados fecha_publicacion_sanitarios
##  Min.   : 18.00              Min.   :2020-04-28          
##  1st Qu.: 27.00              1st Qu.:2020-04-28          
##  Median : 71.00              Median :2020-04-28          
##  Mean   : 97.43              Mean   :2020-04-28          
##  3rd Qu.: 99.00              3rd Qu.:2020-04-28          
##  Max.   :341.00              Max.   :2020-04-28          
##  ultima_actualizacion_sanitarios ambito_temporal_sanitarios
##  Min.   :2020-05-16              Min.   :2020-02-24        
##  1st Qu.:2020-05-16              1st Qu.:2020-02-24        
##  Median :2020-05-16              Median :2020-02-24        
##  Mean   :2020-05-16              Mean   :2020-02-24        
##  3rd Qu.:2020-05-16              3rd Qu.:2020-02-24        
##  Max.   :2020-05-16              Max.   :2020-02-24

Revisar que cuadra

Sólo pongo los totales. Los datos son semanales

Guardamos

Añadimos al diario

Fallecimientos por días

Evolución diaria del número de fallecimientos, con indicación de los ocurridos en residencias

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-458

## {xml_nodeset (8)}
## [1] <li class="col-md-6"><a href="/participacion"><span class="fas fa-lg fa-u ...
## [2] <li class="col-md-6"><a href="/quejas-y-sugerencias"><span class="fas fa- ...
## [3] <li class="col-md-6"><a href="/suscripciones"><span class="fas fa-lg fa-b ...
## [4] <li class="col-md-6"><a href="/contacto"><span class="fas fa-lg fa-envelo ...
## [5] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/direcciones-utiles/ ...
## [6] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/oficina-electronica ...
## [7] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Creador</dt>\n  ...
## [8] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Fecha de public ...
## [1] "Fecha de publicación:" "Última actualización:" "Ámbito temporal"      
## [4] "Cronología"
## [1] "28/04/2020"                                                                   
## [2] "16/05/2020"                                                                   
## [3] "09/03/2020"                                                                   
## [4] "Fecha de creación: 28/04/2020 Fecha de actualización de los datos: 16/05/2020"

Ahora bajamos el fichero

## Parsed with column specification:
## cols(
##   FECHA = col_character(),
##   TOTALES = col_double(),
##   RESIDENCIAS = col_double()
## )

Revisar esto

Tienen que coincidir las fechas

Calculamos los acumulados

Incorporamos la fecha del dato

##      fecha            fallecidos_totales fallecidos_residencias
##  Min.   :2020-03-09   Min.   : 0.000     Min.   : 0.00         
##  1st Qu.:2020-03-25   1st Qu.: 1.000     1st Qu.: 0.00         
##  Median :2020-04-11   Median : 4.000     Median : 2.00         
##  Mean   :2020-04-11   Mean   : 5.194     Mean   : 2.97         
##  3rd Qu.:2020-04-27   3rd Qu.: 8.000     3rd Qu.: 4.00         
##  Max.   :2020-05-14   Max.   :19.000     Max.   :14.00         
##  NA's   :92           NA's   :92         NA's   :92            
##  acumulado_fallecidos_totales acumulado_fallecidos_residencias
##  Min.   :  1.0                Min.   :  0.0                   
##  1st Qu.: 49.0                1st Qu.: 10.5                   
##  Median :219.0                Median :111.0                   
##  Mean   :189.6                Mean   :100.8                   
##  3rd Qu.:328.0                3rd Qu.:186.0                   
##  Max.   :348.0                Max.   :199.0                   
##  NA's   :92                   NA's   :92                      
##  fecha_publicacion_fallecidos ultima_actualizacion_fallecidos
##  Min.   :2020-04-28           Min.   :2020-05-16             
##  1st Qu.:2020-04-28           1st Qu.:2020-05-16             
##  Median :2020-04-28           Median :2020-05-16             
##  Mean   :2020-04-28           Mean   :2020-05-16             
##  3rd Qu.:2020-04-28           3rd Qu.:2020-05-16             
##  Max.   :2020-04-28           Max.   :2020-05-16             
##                                                              
##  ambito_temporal_fallecidos
##  Min.   :2020-03-09        
##  1st Qu.:2020-03-09        
##  Median :2020-03-09        
##  Mean   :2020-03-09        
##  3rd Qu.:2020-03-09        
##  Max.   :2020-03-09        
## 

Guardamos

Consultas telefónicas atendidas en La Rioja

Llamadas al teléfono 941 298 333 para atender consultas sobre COVID-19. Incluye fecha y número de llamadas atendidas

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-465

## {xml_nodeset (8)}
## [1] <li class="col-md-6"><a href="/participacion"><span class="fas fa-lg fa-u ...
## [2] <li class="col-md-6"><a href="/quejas-y-sugerencias"><span class="fas fa- ...
## [3] <li class="col-md-6"><a href="/suscripciones"><span class="fas fa-lg fa-b ...
## [4] <li class="col-md-6"><a href="/contacto"><span class="fas fa-lg fa-envelo ...
## [5] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/direcciones-utiles/ ...
## [6] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/oficina-electronica ...
## [7] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Creador</dt>\n  ...
## [8] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Fecha de public ...
## [1] "Fecha de publicación:" "Última actualización:" "Ámbito temporal"      
## [4] "Cronología"
## [1] "29/04/2020"                                                                   
## [2] "16/05/2020"                                                                   
## [3] "24/02/2020"                                                                   
## [4] "Fecha de creación: 29/04/2020 Fecha de actualización de los datos: 16/05/2020"

Ahora bajamos el fichero

## Parsed with column specification:
## cols(
##   FECHA = col_character(),
##   LLAMADAS = col_double()
## )

Revisar esto

Tienen que coincidir las fechas

Calculamos los acumulados

Incorporamos la fecha del dato

##      fecha               llamadas     acumulado_llamadas
##  Min.   :2020-02-24   Min.   :  0.0   Min.   :    0     
##  1st Qu.:2020-03-15   1st Qu.:118.0   1st Qu.: 5233     
##  Median :2020-04-04   Median :184.0   Median :14012     
##  Mean   :2020-04-04   Mean   :245.5   Mean   :11742     
##  3rd Qu.:2020-04-24   3rd Qu.:353.0   3rd Qu.:17589     
##  Max.   :2020-05-14   Max.   :873.0   Max.   :19883     
##  fecha_publicacion_llamadas ultima_actualizacion_llamadas
##  Min.   :2020-04-29         Min.   :2020-05-16           
##  1st Qu.:2020-04-29         1st Qu.:2020-05-16           
##  Median :2020-04-29         Median :2020-05-16           
##  Mean   :2020-04-29         Mean   :2020-05-16           
##  3rd Qu.:2020-04-29         3rd Qu.:2020-05-16           
##  Max.   :2020-04-29         Max.   :2020-05-16           
##  ambito_temporal_llamadas
##  Min.   :2020-02-24      
##  1st Qu.:2020-02-24      
##  Median :2020-02-24      
##  Mean   :2020-02-24      
##  3rd Qu.:2020-02-24      
##  Max.   :2020-02-24

Guardamos

Ritmo de reproducción (R0)

Ritmo de reproducción de la pandemia en La Rioja. Incluye fecha y valor R0 (Número personas que contagia cada caso confirmado)

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-466

## {xml_nodeset (8)}
## [1] <li class="col-md-6"><a href="/participacion"><span class="fas fa-lg fa-u ...
## [2] <li class="col-md-6"><a href="/quejas-y-sugerencias"><span class="fas fa- ...
## [3] <li class="col-md-6"><a href="/suscripciones"><span class="fas fa-lg fa-b ...
## [4] <li class="col-md-6"><a href="/contacto"><span class="fas fa-lg fa-envelo ...
## [5] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/direcciones-utiles/ ...
## [6] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/oficina-electronica ...
## [7] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Creador</dt>\n  ...
## [8] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Fecha de public ...
## [1] "Fecha de publicación:" "Última actualización:" "Ámbito temporal"      
## [4] "Cronología"
## [1] "04/05/2020"                                                                   
## [2] "16/05/2020"                                                                   
## [3] "08/03/2020"                                                                   
## [4] "Fecha de creación: 04/05/2020 Fecha de actualización de los datos: 16/05/2020"

Ahora bajamos el fichero

## Warning: Missing column names filled in: 'X3' [3]
## Parsed with column specification:
## cols(
##   fecha = col_character(),
##   R0 = col_double(),
##   X3 = col_logical()
## )

Borramos x3

Revisar esto

Tienen que coincidir las fechas

Calculamos los acumulados

Incorporamos la fecha del dato

##      fecha                  r0        fecha_publicacion_ritmo_reproduccion_r0
##  Min.   :2020-03-08   Min.   :0.410   Min.   :2020-05-04                     
##  1st Qu.:2020-03-24   1st Qu.:0.710   1st Qu.:2020-05-04                     
##  Median :2020-04-10   Median :0.885   Median :2020-05-04                     
##  Mean   :2020-04-10   Mean   :1.122   Mean   :2020-05-04                     
##  3rd Qu.:2020-04-27   3rd Qu.:1.262   3rd Qu.:2020-05-04                     
##  Max.   :2020-05-14   Max.   :4.240   Max.   :2020-05-04                     
##  ultima_actualizacion_ritmo_reproduccion_r0
##  Min.   :2020-05-16                        
##  1st Qu.:2020-05-16                        
##  Median :2020-05-16                        
##  Mean   :2020-05-16                        
##  3rd Qu.:2020-05-16                        
##  Max.   :2020-05-16                        
##  ambito_temporal_ritmo_reproduccion_r0
##  Min.   :2020-03-08                   
##  1st Qu.:2020-03-08                   
##  Median :2020-03-08                   
##  Mean   :2020-03-08                   
##  3rd Qu.:2020-03-08                   
##  Max.   :2020-03-08

Guardamos

Situación de las residencias de personas mayores de La Rioja

Situación a fecha actual de las residencias de personas mayores de La Rioja

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-468

## {xml_nodeset (8)}
## [1] <li class="col-md-6"><a href="/participacion"><span class="fas fa-lg fa-u ...
## [2] <li class="col-md-6"><a href="/quejas-y-sugerencias"><span class="fas fa- ...
## [3] <li class="col-md-6"><a href="/suscripciones"><span class="fas fa-lg fa-b ...
## [4] <li class="col-md-6"><a href="/contacto"><span class="fas fa-lg fa-envelo ...
## [5] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/direcciones-utiles/ ...
## [6] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/oficina-electronica ...
## [7] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Creador</dt>\n  ...
## [8] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Fecha de public ...
## [1] "Fecha de publicación:" "Última actualización:" "Ámbito temporal"      
## [4] "Cronología"
## [1] "07/05/2020"                                                                   
## [2] "16/05/2020"                                                                   
## [3] "07/05/2020"                                                                   
## [4] "Fecha de creación: 07/05/2020 Fecha de actualización de los datos: 16/05/2020"

Ahora bajamos el fichero

## Parsed with column specification:
## cols(
##   X1 = col_character(),
##   X2 = col_character()
## )

Borramos x4

Incorporamos la fecha del dato

##       X1                 X2           
##  Length:5           Length:5          
##  Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character  
##                                       
##                                       
##                                       
##  fecha_publicacion_situacion_personas_mayores
##  Min.   :2020-05-07                          
##  1st Qu.:2020-05-07                          
##  Median :2020-05-07                          
##  Mean   :2020-05-07                          
##  3rd Qu.:2020-05-07                          
##  Max.   :2020-05-07                          
##  ultima_actualizacion_situacion_personas_mayores
##  Min.   :2020-05-16                             
##  1st Qu.:2020-05-16                             
##  Median :2020-05-16                             
##  Mean   :2020-05-16                             
##  3rd Qu.:2020-05-16                             
##  Max.   :2020-05-16                             
##  ambito_temporal_situacion_personas_mayores
##  Min.   :2020-05-07                        
##  1st Qu.:2020-05-07                        
##  Median :2020-05-07                        
##  Mean   :2020-05-07                        
##  3rd Qu.:2020-05-07                        
##  Max.   :2020-05-07
## 'data.frame':    5 obs. of  5 variables:
##  $ X1                                             : chr  "Casos confirmados por PCR" "Altas" "Fallecidos" "Residentes libres de coronavirus" ...
##  $ X2                                             : chr  "112" "682" "199" "73%" ...
##  $ fecha_publicacion_situacion_personas_mayores   : Date, format: "2020-05-07" "2020-05-07" ...
##  $ ultima_actualizacion_situacion_personas_mayores: Date, format: "2020-05-16" "2020-05-16" ...
##  $ ambito_temporal_situacion_personas_mayores     : Date, format: "2020-05-07" "2020-05-07" ...
##  - attr(*, "spec")=
##   .. cols(
##   ..   X1 = col_character(),
##   ..   X2 = col_character()
##   .. )

Revisar que cuadra

Guardamos

Añadimos al diario

Situación por Zonas Básicas de Salud

Casos activos de coronavirus, a fecha actual, por zonas básicas de salud (geolocalizadas: coordenadas de latitud y longitud)

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-460

## {xml_nodeset (8)}
## [1] <li class="col-md-6"><a href="/participacion"><span class="fas fa-lg fa-u ...
## [2] <li class="col-md-6"><a href="/quejas-y-sugerencias"><span class="fas fa- ...
## [3] <li class="col-md-6"><a href="/suscripciones"><span class="fas fa-lg fa-b ...
## [4] <li class="col-md-6"><a href="/contacto"><span class="fas fa-lg fa-envelo ...
## [5] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/direcciones-utiles/ ...
## [6] <li class="col-md-6"><a href="https://www.larioja.org/oficina-electronica ...
## [7] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Creador</dt>\n  ...
## [8] <div class="col-md-6">\n                        <dl>\n<dt>Fecha de public ...
## [1] "Fecha de publicación:" "Última actualización:" "Ámbito temporal"      
## [4] "Cronología"
## [1] "28/04/2020"                                                                   
## [2] "16/05/2020"                                                                   
## [3] "24/02/2020"                                                                   
## [4] "Fecha de creación: 28/04/2020 Fecha de actualización de los datos: 16/05/2020"

Ahora bajamos el fichero

## Parsed with column specification:
## cols(
##   Lat = col_double(),
##   Lon = col_double(),
##   Title = col_character(),
##   NOMBRE = col_character(),
##   `CASOS ACTIVOS` = col_double()
## )

Incorporamos la fecha del dato

## [1] 3279

Revisar que cuadra

Pasamos a incorporar los datos diarios

diario <- data.frame(casos_activos_aberite      = rioja_casos_activos_zonas_basicas$casos_activos[rioja_casos_activos_zonas_basicas$localidad == 'Alberite'],
                     casos_activos_alfaro       = rioja_casos_activos_zonas_basicas$casos_activos[rioja_casos_activos_zonas_basicas$localidad == 'Alfaro'],
                     casos_activos_arnedo       = rioja_casos_activos_zonas_basicas$casos_activos[rioja_casos_activos_zonas_basicas$localidad == 'Arnedo'],
                     casos_activos_calahorra    = rioja_casos_activos_zonas_basicas$casos_activos[rioja_casos_activos_zonas_basicas$localidad == 'Calahorra'],
                     casos_activos_cervera      = rioja_casos_activos_zonas_basicas$casos_activos[rioja_casos_activos_zonas_basicas$localidad == 'Cervera del Río Alhama'],
                     casos_activos_haro         = rioja_casos_activos_zonas_basicas$casos_activos[rioja_casos_activos_zonas_basicas$localidad == 'Haro'],
                     casos_activos_logrono      = rioja_casos_activos_zonas_basicas$casos_activos[rioja_casos_activos_zonas_basicas$localidad == 'Logroño'],
                     casos_activos_murillo      = rioja_casos_activos_zonas_basicas$casos_activos[rioja_casos_activos_zonas_basicas$localidad == 'Murillo del Río Leza'],
                     casos_activos_najera       = rioja_casos_activos_zonas_basicas$casos_activos[rioja_casos_activos_zonas_basicas$localidad == 'Nájera'],
                     casos_activos_navarrete    = rioja_casos_activos_zonas_basicas$casos_activos[rioja_casos_activos_zonas_basicas$localidad == 'Navarrete'],
                     casos_activos_san_roman    = rioja_casos_activos_zonas_basicas$casos_activos[rioja_casos_activos_zonas_basicas$localidad == 'San Román de Cameros'],
                     casos_activos_s_domingo    = rioja_casos_activos_zonas_basicas$casos_activos[rioja_casos_activos_zonas_basicas$localidad == 'Santo Domingo de la Calzada'],
                     casos_activos_torrecilla   = rioja_casos_activos_zonas_basicas$casos_activos[rioja_casos_activos_zonas_basicas$localidad == 'Torrecilla en Cameros'],
                     fecha_publicacion_zonas    = as.Date(fecha_valores_zonas[1], '%d/%m/%Y'),
                     ultima_actualizacion_zonas = as.Date(fecha_valores_zonas[2], '%d/%m/%Y'),
                     ambito_temporal_zonas      = as.Date(fecha_valores_zonas[3], '%d/%m/%Y')
                     )

Guardamos

Hacemos un mapa

Le asigno un CRS “a capón”, el de OSM

Para poder hacer merge, creamos la variable localidad

##     codatzbs                                         n_zbs            geometry 
##  Min.   :130101   Alberite - Albelda de Iregua          :1   MULTIPOLYGON :13  
##  1st Qu.:130104   Alfaro                                :1   epsg:4258    : 0  
##  Median :130107   Arnedo                                :1   +proj=long...: 0  
##  Mean   :130107   Calahorra                             :1                     
##  3rd Qu.:130110   Cameros Nuevos (Torrecilla en Cameros):1                     
##  Max.   :130113   Cameros Viejos (San Román de Cameros) :1                     
##                   (Other)                               :7                     
##                  localidad
##  Alberite             :1  
##  Alfaro               :1  
##  Arnedo               :1  
##  Calahorra            :1  
##  Torrecilla en Cameros:1  
##  San Román de Cameros :1  
##  (Other)              :7

Pendientes

Datos globales

Datos globales de la pandemia de coronavirus: tasa de letalidad; tasa de hospitalización (casos activos y casos acumulados); y porcentaje de altas acumuladas

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-459

Donaciones económicas

Movimientos en la cuenta de donaciones económicas recibidas por el Gobierno de La Rioja durante la pandemia del coronavirus Covid-19

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-467

Contratos de emergencia

Contratos de emergencia realizados durante la pandemia del coronavirus Covid-19 debidos a situaciones excepcionales. Incluye organismo, expediente, descripción, fecha, lotes, empresa, contenido, unidades e importe

La página de datos abiertos es esta: https://web.larioja.org/dato-abierto/datoabierto?n=opd-469

Datos de ISCIII

Serie historica

Los datos de (ISCIII)[https://covid19.isciii.es/]

En los datos en local se han eliminado las últimas filas que corresponden a comentarios.

## Parsed with column specification:
## cols(
##   CCAA = col_character(),
##   FECHA = col_character(),
##   CASOS = col_double(),
##   `PCR+` = col_double(),
##   `TestAc+` = col_double(),
##   Hospitalizados = col_double(),
##   UCI = col_double(),
##   Fallecidos = col_double(),
##   Recuperados = col_double()
## )
## Warning: 1 parsing failure.
##  row col  expected    actual                                                         file
## 1624  -- 9 columns 1 columns 'https://cnecovid.isciii.es/covid19/resources/agregados.csv'

El csv incluye comentarios al final, vamos a quitarlos

## [1] 1616

Vemos los datos por CC.AA.

## 
## AN AR AS CB CE CL CM CN CT EX GA IB MC MD ML NC PV RI VC 
## 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85

Comunidades autónomas

Pasamos la fecha a formato Date

Nuevas columnas

Cantabria está duplicado

Revisar

##                       CCAA          FECHA                CASOS     
##  Cantabria              : 170   Min.   :2020-02-20   Min.   :0     
##  Andalucía              :  85   1st Qu.:2020-03-12   1st Qu.:0     
##  Aragón                 :  85   Median :2020-04-02   Median :0     
##  Asturias, Principado de:  85   Mean   :2020-04-02   Mean   :0     
##  Ceuta                  :  85   3rd Qu.:2020-04-23   3rd Qu.:0     
##  Castilla y León        :  85   Max.   :2020-05-14   Max.   :0     
##  (Other)                :1020                        NA's   :1614  
##       PCR+            TestAc+     Hospitalizados         UCI        
##  Min.   :    0.0   Min.   :   0   Min.   :    0.0   Min.   :   0.0  
##  1st Qu.:   49.5   1st Qu.: 108   1st Qu.:  215.5   1st Qu.:  22.0  
##  Median : 1517.0   Median : 753   Median : 1114.0   Median : 110.0  
##  Mean   : 5903.5   Mean   :1323   Mean   : 3494.5   Mean   : 333.5  
##  3rd Qu.: 5238.5   3rd Qu.:1643   3rd Qu.: 3648.5   3rd Qu.: 338.0  
##  Max.   :66005.0   Max.   :8014   Max.   :42057.0   Max.   :3574.0  
##                    NA's   :1036   NA's   :340       NA's   :306     
##    Fallecidos       Recuperados    diario_hospitalizados   diario_uci       
##  Min.   :   0.00   Min.   :    0   Min.   :-28274.00     Min.   :-2969.000  
##  1st Qu.:  13.75   1st Qu.:   35   1st Qu.:     2.00     1st Qu.:    0.000  
##  Median : 175.00   Median :  745   Median :    21.00     Median :    1.000  
##  Mean   : 758.11   Mean   : 3178   Mean   :    98.13     Mean   :    8.785  
##  3rd Qu.: 708.25   3rd Qu.: 2628   3rd Qu.:    61.00     3rd Qu.:    6.000  
##  Max.   :8809.00   Max.   :40383   Max.   : 33580.00     Max.   : 2971.000  
##  NA's   :323       NA's   :342     NA's   :359           NA's   :324        
##  diario_fallecidos 
##  Min.   :-5617.00  
##  1st Qu.:    0.25  
##  Median :    5.00  
##  Mean   :   21.37  
##  3rd Qu.:   21.00  
##  Max.   : 5676.00  
##  NA's   :341

Guardamos

MoMo ISCIII

Los modelos MoMo del ISCIII.

Los datos están disponibles aquí en formato CSV, y se actualizan diariamente. Son las series temporales con los resultados de MoMo para ámbito nacional y de comunidades autónomas, en diferentes grupos poblacionales, durante los últimos dos años. Consta de las siguientes columnas:

ambito: nacional o ccaa
cod_ambito: si es nacional, viene vacío. Si es una comunidad autónoma, trae su código ISO 3166-2.
cod_ine_ambito: columna informativa sobre la comunidad autónoma, si aplica. Es su código INE.
nombre_ambito: columna informativa sobre la comunidad autónoma, si aplica. Es su nombre.
cod_sexo: código INE del sexo. 1 para hombres, 6 para mujeres.
nombre_sexo: columna informativa sobre el sexo. Su nombre descriptivo (hombres, mujeres).
cod_gedad: código del grupo de edad. Los posibles son: menos_65, 65_74, mas_74.
nombre_gedad: columna informativa sobre el grupo de edad. Su nombre descriptivo (p.e. edad < 65).
fecha_defuncion: la fecha a la que se refieren los indicadores descritos de aquí en adelante. Es la fecha en la que ocurre la defunción.
defunciones_observadas: el número de defunciones observadas (incluye la corrección por retraso).
defunciones_observadas_lim_inf: el límite inferior del invervalo de confianza de las defunciones observadas (debido a la corrección).
defunciones_observadas_lim_sup: de forma equivalente, el límite superior.
defunciones_esperadas: el número de defunciones esperadas, resultantes del modelo.
defunciones_esperadas_q01: el límite inferior del intervalo de confianza de las defunciones esperadas, correspondiente al percentil 1 de la distribución.
defunciones_esperadas_q99: de forma equivalente, el límite superior, al percentil 99.

Las series vienen agregadas por ámbito, código de ámbito, sexo, grupo de edad y fecha de defunción. Nótese que las series que son agregados del resto vienen en otra serie aparte. P.e., si se quiere elegir la serie de toda la población (nacional, todos los sexos, todas las edades), hay que filtrar por ambito=“nacional”, cod_sexo=“all” y cod_gedad=“all”.

Los datos aquí descargados se refieren a las defunciones por todas las causas notificadas por los registros civiles informatizados de los municipios correspondientes. Para saber más, consulta las pestañas de “Documentación” y “Notificación”.

Nota: los datos cambian de forma retroactiva, especialmente en los días más recientes. Lo que hoy puedes descargar (o consultar en este portal) mañana puede tener indicadores diferentes en fechas pasadas. El motivo es el retraso en la notificación, detallado en la sección de Documentación.

ETL

Pasamos algunos valores a factor

##       ambito         cod_ambito     cod_ine_ambito  
##  ccaa    :170772   AN     :  8988   1      :  8988  
##  nacional:  8988   AR     :  8988   10     :  8988  
##                    AS     :  8988   11     :  8988  
##                    CB     :  8988   12     :  8988  
##                    CE     :  8988   13     :  8988  
##                    (Other):125832   (Other):125832  
##                    NA's   :  8988   NA's   :  8988  
##                  nombre_ambito    cod_sexo     nombre_sexo       cod_gedad    
##  Andalucía              :  8988   1  :59920   hombres:59920   65_74   :44940  
##  Aragón                 :  8988   6  :59920   mujeres:59920   all     :44940  
##  Asturias, Principado de:  8988   all:59920   todos  :59920   mas_74  :44940  
##  Balears, Illes         :  8988                               menos_65:44940  
##  Canarias               :  8988                                               
##  (Other)                :125832                                               
##  NA's                   :  8988                                               
##      nombre_gedad   fecha_defuncion      defunciones_observadas
##  edad < 65 :44940   Min.   :2018-04-28   Min.   :   0.00       
##  edad > 75 :44940   1st Qu.:2018-11-01   1st Qu.:   2.00       
##  edad 65-74:44940   Median :2019-05-07   Median :   8.00       
##  todos     :44940   Mean   :2019-05-07   Mean   :  36.84       
##                     3rd Qu.:2019-11-10   3rd Qu.:  27.00       
##                     Max.   :2020-05-15   Max.   :2466.00       
##                                                                
##  defunciones_observadas_lim_inf defunciones_observadas_lim_sup
##  Min.   :   0.00                Min.   :   0.00               
##  1st Qu.:   2.00                1st Qu.:   2.00               
##  Median :   8.00                Median :   8.00               
##  Mean   :  36.82                Mean   :  36.88               
##  3rd Qu.:  27.00                3rd Qu.:  27.00               
##  Max.   :2466.00                Max.   :2466.00               
##                                                               
##  defunciones_esperadas defunciones_esperadas_q01 defunciones_esperadas_q99
##  Min.   :   0.00       Min.   :   0.00           Min.   :   0.00          
##  1st Qu.:   2.00       1st Qu.:   0.00           1st Qu.:   6.31          
##  Median :   8.00       Median :   2.69           Median :  15.00          
##  Mean   :  36.06       Mean   :  27.33           Mean   :  47.56          
##  3rd Qu.:  26.50       3rd Qu.:  16.38           3rd Qu.:  38.62          
##  Max.   :1328.00       Max.   :1177.28           Max.   :1694.27          
## 

Esto lo necesitamos para “traducir” los códigos

##     
##      Andalucía Aragón Asturias, Principado de Balears, Illes Canarias Cantabria
##   AN      8988      0                       0              0        0         0
##   AR         0   8988                       0              0        0         0
##   AS         0      0                    8988              0        0         0
##   CB         0      0                       0              0        0      8988
##   CE         0      0                       0              0        0         0
##   CL         0      0                       0              0        0         0
##   CM         0      0                       0              0        0         0
##   CN         0      0                       0              0     8988         0
##   CT         0      0                       0              0        0         0
##   EX         0      0                       0              0        0         0
##   GA         0      0                       0              0        0         0
##   IB         0      0                       0           8988        0         0
##   MC         0      0                       0              0        0         0
##   MD         0      0                       0              0        0         0
##   ML         0      0                       0              0        0         0
##   NC         0      0                       0              0        0         0
##   PV         0      0                       0              0        0         0
##   RI         0      0                       0              0        0         0
##   VC         0      0                       0              0        0         0
##     
##      Castilla - La Mancha Castilla y León Cataluña Ceuta Comunitat Valenciana
##   AN                    0               0        0     0                    0
##   AR                    0               0        0     0                    0
##   AS                    0               0        0     0                    0
##   CB                    0               0        0     0                    0
##   CE                    0               0        0  8988                    0
##   CL                    0            8988        0     0                    0
##   CM                 8988               0        0     0                    0
##   CN                    0               0        0     0                    0
##   CT                    0               0     8988     0                    0
##   EX                    0               0        0     0                    0
##   GA                    0               0        0     0                    0
##   IB                    0               0        0     0                    0
##   MC                    0               0        0     0                    0
##   MD                    0               0        0     0                    0
##   ML                    0               0        0     0                    0
##   NC                    0               0        0     0                    0
##   PV                    0               0        0     0                    0
##   RI                    0               0        0     0                    0
##   VC                    0               0        0     0                 8988
##     
##      Extremadura Galicia Madrid, Comunidad de Melilla Murcia, Región de
##   AN           0       0                    0       0                 0
##   AR           0       0                    0       0                 0
##   AS           0       0                    0       0                 0
##   CB           0       0                    0       0                 0
##   CE           0       0                    0       0                 0
##   CL           0       0                    0       0                 0
##   CM           0       0                    0       0                 0
##   CN           0       0                    0       0                 0
##   CT           0       0                    0       0                 0
##   EX        8988       0                    0       0                 0
##   GA           0    8988                    0       0                 0
##   IB           0       0                    0       0                 0
##   MC           0       0                    0       0              8988
##   MD           0       0                 8988       0                 0
##   ML           0       0                    0    8988                 0
##   NC           0       0                    0       0                 0
##   PV           0       0                    0       0                 0
##   RI           0       0                    0       0                 0
##   VC           0       0                    0       0                 0
##     
##      Navarra, Comunidad Foral de País Vasco Rioja, La
##   AN                           0          0         0
##   AR                           0          0         0
##   AS                           0          0         0
##   CB                           0          0         0
##   CE                           0          0         0
##   CL                           0          0         0
##   CM                           0          0         0
##   CN                           0          0         0
##   CT                           0          0         0
##   EX                           0          0         0
##   GA                           0          0         0
##   IB                           0          0         0
##   MC                           0          0         0
##   MD                           0          0         0
##   ML                           0          0         0
##   NC                        8988          0         0
##   PV                           0       8988         0
##   RI                           0          0      8988
##   VC                           0          0         0

Guardamos

Gráficos MoMo

Defunciones observadas (negro) y defunciones estimadas (verde), con el intervalo de confianza al 99% (banda verde). España.

Mortalidad por todas las causas. Comunidades Autónomas

y = ~get(input$Measure)

Analisis

##                       CCAA        FECHA                CASOS          PCR+     
##  Rioja, La              :85   Min.   :2020-02-20   Min.   : NA   Min.   :   0  
##  Andalucía              : 0   1st Qu.:2020-03-12   1st Qu.: NA   1st Qu.: 259  
##  Aragón                 : 0   Median :2020-04-02   Median : NA   Median :2224  
##  Asturias, Principado de: 0   Mean   :2020-04-02   Mean   :NaN   Mean   :2057  
##  Cantabria              : 0   3rd Qu.:2020-04-23   3rd Qu.: NA   3rd Qu.:3790  
##  Ceuta                  : 0   Max.   :2020-05-14   Max.   : NA   Max.   :4016  
##  (Other)                : 0                        NA's   :85                  
##     TestAc+       Hospitalizados        UCI          Fallecidos   
##  Min.   : 273.0   Min.   :  13.0   Min.   : 1.00   Min.   :  0.0  
##  1st Qu.: 700.5   1st Qu.: 405.5   1st Qu.:35.25   1st Qu.: 41.5  
##  Median :1200.0   Median :1131.5   Median :73.00   Median :213.0  
##  Mean   :1020.0   Mean   : 913.6   Mean   :59.53   Mean   :186.8  
##  3rd Qu.:1343.0   3rd Qu.:1409.8   3rd Qu.:87.00   3rd Qu.:327.0  
##  Max.   :1393.0   Max.   :1488.0   Max.   :91.00   Max.   :348.0  
##  NA's   :50       NA's   :19       NA's   :17      NA's   :17     
##   Recuperados     diario_hospitalizados   diario_uci    diario_fallecidos
##  Min.   :   1.0   Min.   : 1.00         Min.   :0.000   Min.   : 0.000   
##  1st Qu.: 137.5   1st Qu.: 6.00         1st Qu.:0.000   1st Qu.: 1.000   
##  Median :1439.0   Median :17.00         Median :0.000   Median : 4.000   
##  Mean   :1293.9   Mean   :22.69         Mean   :1.343   Mean   : 5.194   
##  3rd Qu.:2084.2   3rd Qu.:35.00         3rd Qu.:2.000   3rd Qu.: 8.000   
##  Max.   :2927.0   Max.   :78.00         Max.   :9.000   Max.   :19.000   
##  NA's   :19       NA's   :20            NA's   :18      NA's   :18
## [1] 1 1
## Adding missing grouping variables: `CCAA`
##  The rioja_ts_uci_daily series is a mts object with 2 variables and 85 observations
##  Frequency: 365 
##  Start time: 1 1 
##  End time: 1 85
##       CCAA         UCI       
##  Min.   :17   Min.   : 1.00  
##  1st Qu.:17   1st Qu.:35.25  
##  Median :17   Median :73.00  
##  Mean   :17   Mean   :59.53  
##  3rd Qu.:17   3rd Qu.:87.00  
##  Max.   :17   Max.   :91.00  
##               NA's   :17
##       CCAA        FECHA           CASOS          PCR+         TestAc+      
##  Min.   :17   Min.   :18312   Min.   : NA   Min.   :   0   Min.   : 273.0  
##  1st Qu.:17   1st Qu.:18333   1st Qu.: NA   1st Qu.: 259   1st Qu.: 700.5  
##  Median :17   Median :18354   Median : NA   Median :2224   Median :1200.0  
##  Mean   :17   Mean   :18354   Mean   :NaN   Mean   :2057   Mean   :1020.0  
##  3rd Qu.:17   3rd Qu.:18375   3rd Qu.: NA   3rd Qu.:3790   3rd Qu.:1343.0  
##  Max.   :17   Max.   :18396   Max.   : NA   Max.   :4016   Max.   :1393.0  
##                               NA's   :85                   NA's   :50      
##  Hospitalizados        UCI          Fallecidos     Recuperados    
##  Min.   :  13.0   Min.   : 1.00   Min.   :  0.0   Min.   :   1.0  
##  1st Qu.: 405.5   1st Qu.:35.25   1st Qu.: 41.5   1st Qu.: 137.5  
##  Median :1131.5   Median :73.00   Median :213.0   Median :1439.0  
##  Mean   : 913.6   Mean   :59.53   Mean   :186.8   Mean   :1293.9  
##  3rd Qu.:1409.8   3rd Qu.:87.00   3rd Qu.:327.0   3rd Qu.:2084.2  
##  Max.   :1488.0   Max.   :91.00   Max.   :348.0   Max.   :2927.0  
##  NA's   :19       NA's   :17      NA's   :17      NA's   :19      
##  diario_hospitalizados   diario_uci    diario_fallecidos
##  Min.   : 1.00         Min.   :0.000   Min.   : 0.000   
##  1st Qu.: 6.00         1st Qu.:0.000   1st Qu.: 1.000   
##  Median :17.00         Median :0.000   Median : 4.000   
##  Mean   :22.69         Mean   :1.343   Mean   : 5.194   
##  3rd Qu.:35.00         3rd Qu.:2.000   3rd Qu.: 8.000   
##  Max.   :78.00         Max.   :9.000   Max.   :19.000   
##  NA's   :20            NA's   :18      NA's   :18

Datos por países

Una copia descarada de Worldwide COVID-19 spread visualization with R. Vamos, copiar y pegar…

## Parsed with column specification:
## cols(
##   date = col_date(format = ""),
##   location = col_character(),
##   new_cases = col_double(),
##   new_deaths = col_double(),
##   total_cases = col_double(),
##   total_deaths = col_double()
## )
# Heatmap plot 2
df_plot_2 <- df_prep %>%
    group_by(country) %>%
    filter(date >= min(date[value > 0])) %>%
    arrange(date, .by_group = TRUE) %>%
    mutate(centr_day = min(row_number()[value == 1]),
           n_day = row_number() - centr_day) %>%
    ungroup()

country_ord_2 <- df_plot_2 %>%
    group_by(country) %>%
    filter(date >= min(date[value == 1])) %>%
    summarise(value = sum(value)) %>%
    ungroup() %>%
    arrange(value, country) %>%
    distinct(country)

df_plot_2 <- df_plot_2 %>%
    mutate(country = factor(country, levels = c(as.character(country_ord_2$country)))) %>%
    group_by(country) %>%
    mutate(first_date = min(n_day[value >= 0.01])) %>%
    ungroup()



# Heatmap plot 2
ggplot(df_plot_2, aes(y = country, x = n_day, fill = value)) +
    theme_minimal() +
    geom_tile(color = 'white', width = .9, height = .9) +
    scale_fill_gradientn(colours = cols, limits = c(0, 1),
                         breaks = c(0, 1),
                         labels = c('0', 'max'),
                         guide = guide_colourbar(ticks = T, nbin = 50, barheight = .5, label = T, barwidth = 10)) +
    
    geom_text(aes(x = first_date, label = country), size = 3, color = '#797D7F') +
    coord_equal() +
    
    theme(legend.position = 'bottom',
          legend.direction = 'horizontal',
          plot.title = element_text(size = 20, face = 'bold', vjust = 2, hjust = 0.5),
          axis.text.x = element_text(size = 8, hjust = .5, vjust = .5, face = 'plain'),
          #axis.text.y = element_text(size = 6, hjust = .5, vjust = .5, face = 'plain'),
          axis.text.y = element_blank(),
          axis.title.y = element_blank(),
          panel.grid.major = element_blank(),
          panel.grid.minor = element_blank()
    ) +
    ggtitle('Comparison of different countries effectiveness against COVID-19 
                (new daily cases normalized to location maximum and data centered on a day with maximum new cases)')

… Así que alguien con poca imaginación y datos parecidos, sólo tiene que cambiar un poco el código

# Heatmap plot 2
df_plot_2 <- serie_isciii_tuneada %>%
    group_by(CCAA) %>%
    filter(FECHA >= min(FECHA[value > 0])) %>%
    arrange(FECHA, .by_group = TRUE) %>%
    mutate(centr_day = min(row_number()[value == 1]),
           n_day = row_number() - centr_day) %>%
    ungroup()

CCAA_ord_2 <- df_plot_2 %>%
    group_by(CCAA) %>%
    filter(FECHA >= min(FECHA[value == 1])) %>%
    summarise(value = sum(value)) %>%
    ungroup() %>%
    arrange(value, CCAA) %>%
    distinct(CCAA)

df_plot_2 <- df_plot_2 %>%
    mutate(CCAA = factor(CCAA, levels = c(as.character(CCAA_ord_2$CCAA)))) %>%
    group_by(CCAA) %>%
    mutate(first_FECHA = min(n_day[value >= 0.01])) %>%
    ungroup()



# Heatmap plot 2
ggplot(df_plot_2, aes(y = CCAA, x = n_day, fill = value)) +
    theme_minimal() +
    geom_tile(color = 'white', width = .9, height = .9) +
    scale_fill_gradientn(colours = cols, limits = c(0, 1),
                         breaks = c(0, 1),
                         labels = c('0', 'max'),
                         guide = guide_colourbar(ticks = T, nbin = 50, barheight = .5, label = T, barwidth = 10)) +
    
    geom_text(aes(x = first_FECHA, label = CCAA), size = 3, color = '#797D7F') +
    coord_equal() +
    
    theme(legend.position = 'bottom',
          legend.direction = 'horizontal',
          plot.title = element_text(size = 20, face = 'bold', vjust = 2, hjust = 0.5),
          axis.text.x = element_text(size = 8, hjust = .5, vjust = .5, face = 'plain'),
          #axis.text.y = element_text(size = 6, hjust = .5, vjust = .5, face = 'plain'),
          axis.text.y = element_blank(),
          axis.title.y = element_blank(),
          panel.grid.major = element_blank(),
          panel.grid.minor = element_blank()
    ) +
    ggtitle('Comparison of different countries effectiveness against COVID-19 
                (new daily cases normalized to CCAA maximum and data centered on a day with maximum new cases)')

Terminamos con la información de la sesión

## R version 4.0.0 (2020-04-24)
## Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
## Running under: Ubuntu 18.04.4 LTS
## 
## Matrix products: default
## BLAS:   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/blas/libblas.so.3.7.1
## LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/lapack/liblapack.so.3.7.1
## 
## locale:
##  [1] LC_CTYPE=es_ES.UTF-8       LC_NUMERIC=C              
##  [3] LC_TIME=es_ES.UTF-8        LC_COLLATE=es_ES.UTF-8    
##  [5] LC_MONETARY=es_ES.UTF-8    LC_MESSAGES=es_ES.UTF-8   
##  [7] LC_PAPER=es_ES.UTF-8       LC_NAME=C                 
##  [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C            
## [11] LC_MEASUREMENT=es_ES.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       
## 
## attached base packages:
## [1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     
## 
## other attached packages:
##  [1] sf_0.9-3        gifski_0.8.6    gganimate_1.0.5 purrrlyr_0.0.6 
##  [5] reshape2_1.4.4  forcats_0.5.0   purrr_0.3.4     tidyr_1.0.3    
##  [9] tibble_3.0.1    tidyverse_1.3.0 plotly_4.9.2.1  ggplot2_3.3.0  
## [13] stringr_1.4.0   tmap_3.0        rvest_0.3.5     xml2_1.3.2     
## [17] TSstudio_0.1.6  dplyr_0.8.5     readr_1.3.1    
## 
## loaded via a namespace (and not attached):
##  [1] nlme_3.1-147            fs_1.4.1                xts_0.12-0             
##  [4] lubridate_1.7.8         progress_1.2.2          RColorBrewer_1.1-2     
##  [7] httr_1.4.1              tools_4.0.0             backports_1.1.7        
## [10] R6_2.4.1                KernSmooth_2.23-17      DBI_1.1.0              
## [13] lazyeval_0.2.2          colorspace_1.4-1        raster_3.1-5           
## [16] withr_2.2.0             sp_1.4-1                prettyunits_1.1.1      
## [19] tidyselect_1.1.0        leaflet_2.0.3           curl_4.3               
## [22] compiler_4.0.0          leafem_0.1.1            cli_2.0.2              
## [25] labeling_0.3            scales_1.1.1            classInt_0.4-3         
## [28] digest_0.6.25           rmarkdown_2.1           base64enc_0.1-3        
## [31] dichromat_2.0-0         pkgconfig_2.0.3         htmltools_0.4.0        
## [34] dbplyr_1.4.3            htmlwidgets_1.5.1       rlang_0.4.6            
## [37] readxl_1.3.1            rstudioapi_0.11         farver_2.0.3           
## [40] generics_0.0.2          zoo_1.8-8               jsonlite_1.6.1         
## [43] crosstalk_1.1.0.1       magrittr_1.5            Rcpp_1.0.4.6           
## [46] munsell_0.5.0           fansi_0.4.1             abind_1.4-5            
## [49] lifecycle_0.2.0         stringi_1.4.6           leafsync_0.1.0         
## [52] yaml_2.2.1              tmaptools_3.0           plyr_1.8.6             
## [55] grid_4.0.0              parallel_4.0.0          crayon_1.3.4           
## [58] lattice_0.20-41         stars_0.4-1             haven_2.2.0            
## [61] hms_0.5.3               knitr_1.28              pillar_1.4.4           
## [64] codetools_0.2-16        reprex_0.3.0            XML_3.99-0.3           
## [67] glue_1.4.1              evaluate_0.14           leaflet.providers_1.9.0
## [70] data.table_1.12.8       modelr_0.1.7            selectr_0.4-2          
## [73] tweenr_1.0.1            png_0.1-7               vctrs_0.3.0            
## [76] cellranger_1.1.0        gtable_0.3.0            assertthat_0.2.1       
## [79] xfun_0.13               lwgeom_0.2-3            broom_0.5.6            
## [82] e1071_1.7-3             class_7.3-17            viridisLite_0.3.0      
## [85] units_0.6-6             ellipsis_0.3.1

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